一种基于图像数据处理的电力环境物体高度测量方法技术

本发明专利技术提供了一种基于图像数据处理的电力环境物体高度测量方法，本发明专利技术通过对变电站所在环境进行拍摄，得到变电站环境图像，并根据变电站环境图像得到三维点云数据，生成空间图像块，构建空间图像块优先级队列，从空间图像块优先级队列选出优先级高的空间图像块，从而代表当前的环境情况，训练神经网络模型，通过神经网络对变电站站内环境的物体的高度进行预测，实现对变电站站内环境进行监控。实现对变电站站内环境进行监控。实现对变电站站内环境进行监控。

【技术实现步骤摘要】
一种基于图像数据处理的电力环境物体高度测量方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体而言，涉及一种基于图像数据处理的电力环境物体高度测量方法。

技术介绍

[0002]随着电力行业的快速发展，变电站的数量快速增加，220千伏以下的往往是无人值守的变电站，站内环境影响着设备的安全运行，在设备的安全带电距离内有其他物体，就会埋有安全隐患。现有技术均是通过传感器测量变电站自身的传感数据，通过传感数据监控变电站的运行情况，对站内环境无法进行监控。

技术实现思路

[0003]针对现有技术中的上述不足，本专利技术提供的一种基于图像数据处理的电力环境物体高度测量方法解决了现有缺乏一种对变电站站内环境进行监控的方法的问题。
[0004]为了达到上述专利技术目的，本专利技术采用的技术方案为：一种基于图像数据处理的电力环境物体高度测量方法，包括：
[0005]对变电站所在环境进行拍摄，得到变电站环境图像；
[0006]对同一场景的多张变电站环境图像转换成三维点云数据；
[0007]根据三维点云数据，生成空间本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图像数据处理的电力环境物体高度测量方法，其特征在于，包括：对变电站所在环境进行拍摄，得到变电站环境图像；对同一场景的多张变电站环境图像转换成三维点云数据；根据三维点云数据，生成空间图像块，并构建空间图像块优先级队列；从空间图像块优先级队列中选取优先级高的空间图像块，训练神经网络模型，得到训练完成的神经网络模型；采用训练完成的神经网络模型对待处理的变电站环境图像进行处理，得到电力环境物体高度。2.根据权利要求1所述的基于图像数据处理的电力环境物体高度测量方法，其特征在于，所述对同一场景的多张变电站环境图像转换成三维点云数据包括：根据同一场景的每张变电站环境图像，提取像素点的稀疏特征点；对像素点的稀疏特征点进行深度和法向量的重建，得到三维点云数据。3.根据权利要求1所述的基于图像数据处理的电力环境物体高度测量方法，其特征在于，所述根据三维点云数据，生成空间图像块，并构建空间图像块优先级队列包括：根据三维点云数据的位置，对邻域范围内的三维点进行聚类，得到三维点区域；对每个三维点区域进行滤波处理，得到滤波三维点区域；对每个滤波三维点区域计算HOG特征或Harris特征；根据滤波三维点区域的HOG特征或Harris特征，沿极线找到另一个滤波三维点区域的相近HOG特征或Harris特征，得到三维点匹配对；对三维点匹配对进行三角化，得到空间图像块；对空间图像块中的位置进行优化，得到优化空间图像块；计算优化空间图像块的置信度；根据置信度的大小，对优化空间图像块进行排序，得到空间图像块队列；对空间图像块队列中每个优化空间图像块中的三维点中稀疏特征点进行深度计算，得到稀疏特征点的深度值；根据稀疏特征点的深度值，对每个优化空间图像块中的三维点进行非线性深度优化，得到三维点深度优化后的空间图像块队列；判断三维点深度优化后的空间图像块队列中每个优化空间图像块的中心三维点的邻域内是否存在稀疏特征点的深度值，且每个中心三维点的置信度与邻域内的三维点的置信度的差值大于置信度阈值，若是，则三维点深度优化后的空间图像块队列为构建完成的空间图像块优先级队列，若否，则寻找下一稀疏特征点的深度值，继续进行非线性深度优化，直到满足判断条件。4.根据权利要求1所述的基于图像数据处理的电力环境物体高度测量方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐阳俊，赵利博，陈明芽，沈晨航，
申请(专利权)人：华雁智科杭州信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：